unstract
Zipstack · Zipstack/unstract
Một nền tảng do LLM điều khiển giúp trích xuất dữ liệu JSON có cấu trúc từ các tài liệu không có cấu trúc như PDF, cung cấp một máy chủ MCP để tích hợp với tác nhân AI.
Trích xuất dữ liệu không cấu trúc dựa trên LLM — Được xây dựng cho triển khai API và quy trình làm việc ETL.
Xem trước
Bạn có thể làm gì với nó
- Trích xuất các số liệu tài chính và chi tiết cụ thể từ hóa đơn hoặc hợp đồng đã quét thành JSON có cấu trúc.
- Tự động hóa việc xử lý các biểu mẫu đơn đăng ký hoặc tài liệu KYC bằng cách trích xuất thông tin chính bằng tác nhân AI.
- Chuyển đổi một lượng lớn báo cáo văn bản không có cấu trúc thành dữ liệu sạch, có thể truy vấn để phân tích.
Kiểm tra an toàn
Không thấy dấu hiệu rủi ro trong các file đã quét.
Quét tự động các file trong repo. Luôn xem lại code trước khi chạy.
Trích từ README
Unstract Turn Unstructured Documents into Structured Data
Documentation |
Enterprise
What is Unstract?
Unstract uses LLMs to extract structured JSON from documents — PDFs, images, scans, you name it. Define what you want to extract using natural language prompts, and deploy as an API or ETL pipeline.
Built for teams in finance, insurance, healthcare, KYC/compliance, and much more.
Current State vs. Unstract
| Task | Without Unstract | With Unstract |
|---|---|---|
| Schema definition | Write regex, build templates per vendor | Write a prompt once, handles variations |
| New document type | Days of development | Minutes in Prompt Studio |
| LLM integration | Build your own pipeline | Plug in any provider (OpenAI, Anthropic, Bedrock, Ollama) |
| Deployment | Custom infrastructure | ./run-platform.sh or managed cloud |
| Output | Unstructured text blobs | Clean JSON, ready for your database |
⭐ If Unstract helps you, star this repo!
✨ Key Features
Prompt Studio — Define document extraction schemas with natural language. Docs →
API Deployment — Send a document over REST API, get JSON back. Docs →
ETL Pipeline — Pull documents from a folder, process them, load to your warehouse. Docs →
MCP Server — Connect to AI agents (Claude, etc.) via Model Context Protocol. Docs →
n8n Node — Drop into existing automation workflows. Docs →
🚀 Quickstart (~5 mins)
System Requirements & Prerequisites
- Linux or macOS (Intel or M-series)
- Docker & Docker Compose
- 8 GB RAM minimum
- Git
Run Locally
# Clone and start
git clone https://github.com/Zipstack/unstract.git
cd unstract
./run-platform.sh
That's it!
- Visit http://frontend.unstract.localhost in your browser
- Login with username:
unstractpassword:unstract - Start extracting data!
📦 Other Deployment Options
Docker Compose
# Pull and run entire Unstract platform with default env config.
./run-platform.sh
# Pull and run docker containers with a specific version tag.
./run-platform.sh -v v0.1.0
# Upgrade existing Unstract platform setup by pulling the latest available version.
./run-platform.sh -u
# Upgrade existing Unstract platform setup by pulling a specific version.
./run-platform.sh -u -v v0.2.0
# Build docker images locally as a specific version tag.
./run-platform.sh -b -v v0.1.0
# Build docker images locally from working branch as `current` version tag.
./run-platform.sh -b -v current
# Display the help information.
./run-platform.sh -h
# Only do setup of environment files.
./run-platform.sh -e
# Only do docker images pull with a specific version tag.
./run-platform.sh -p -v v0.1.0
# Only do docker images pull by building locally with a specific version tag.
./run-platform.sh -p -b -v v0.1.0
# Upgrade existing Unstract platform setup with docker images built locally from working branch as `current` version tag.
./run-platform.sh -u -b -v current
# Pull and run docker containers in detached mode.
./run-platform.sh -d -v v0.1.0
🔐 Backup Encryption Key
[!WARNING] This key encrypts adapter credentials — losing it makes existing adapters inaccessible!
Copy the value of ENCRYPTION_KEY from backend/.env or platform-service/.env to a secure location.
🏗️ Unstract Architecture
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Unstract │
├─────────────┬─────────────┬─────────────┬──────────────────┤
│ Frontend │ Backend │ Worker │ Platform Service │
│ (React) │ (Django) │ (Celery) │ (FastAPI) │
├─────────────┴─────────────┴─────────────┴──────────────────┤
│ Cache (Redis) │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Message Queue (RabbitMQ) │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Database (PostgreSQL) │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ LLM Adapters │ Vector DBs │ Text Extractors │
│ (OpenAI, etc.) │ (Qdrant, etc.) │ (LLMWhisperer) │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
Also see architecture.
📄 Document File Formats
| Category | Formats |
|---|---|
| Documents | PDF, DOCX, DOC, ODT, TXT, CSV, JSON |
| Spreadsheets | XLSX, XLS, ODS |
| Presentations | PPTX, PPT, ODP |
| Images | PNG, JPG, JPEG, TIFF, BMP, GIF, WEBP |
🔌 Connectors & Adapters
LLM Providers
| Provider | Status | Provider | Status |
|---|---|---|---|
| OpenAI | ✅ | Azure OpenAI | ✅ |
| OpenAI Compatible | ✅ | Anthropic Claude | ✅ |
| AWS Bedrock | ✅ | Google Gemini | ✅ |
| Ollama (local) | ✅ | Mistral AI | ✅ |
| Anyscale | ✅ |
Vector Databases
| Provider | Status | Provider | Status |
|---|---|---|---|
| Qdrant | ✅ | Pinecone | ✅ |
| Weaviate | ✅ | PostgreSQL | ✅ |
| Milvus | ✅ |
Text Extractors
| Provider | Status |
|---|---|
| LLMWhisperer | ✅ |
| Unstructured.io | ✅ |
| LlamaIndex Parse | ✅ |
ETL Sources & Destinations
Sources: AWS S3, MinIO, Google Cloud Storage, Azure Blob, Google